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Enregistrement W3015536754 · doi:10.1159/000506924

Cognitive Impairment Correlates Linearly with Mean Flow Velocity by Transcranial Doppler below a Definable Threshold

2020· article· en· W3015536754 sur OpenAlexaboutno aff
Randolph S. Marshall, Marykay Pavol, Ying Kuen Cheung, Iris Asllani, Ronald M. Lazar

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases Extra · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTranscranial DopplerCardiologyMontreal Cognitive AssessmentAsymptomaticInternal medicineCognitionStenosisCognitive declineCerebral blood flowStroke (engine)Internal carotid arteryNeuropsychologyMiddle cerebral arteryCognitive impairmentIschemiaPsychiatryDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Low cerebral blood flow can affect cognition in patients with high-grade asymptomatic internal carotid artery stenosis. Current clinical algorithms use stroke risk to determine which patients should undergo revascularization without considering cognitive decline. Although correlations between low-flow and cognitive impairment have been reported, it is not known whether a threshold exists below which such a correlation expresses itself. Such information would be critical in treatment decisions about whether to intervene in patients with high-grade carotid artery stenosis who are at risk for cognitive decline. OBJECTIVE: To determine how reduced blood flow correlates with lower cognitive scores. METHODS: Patients with ≥80% unilateral internal carotid artery stenosis with no history of stroke were recruited from inpatient and outpatient practices at a single, large, comprehensive stroke center. Patients underwent bilateral insonation of middle cerebral arteries with standard 2-Hz probes over the temporal windows with transcranial Doppler. Cognitive assessments were performed by an experienced neuropsychologist using a cognitive battery comprising 14 standardized tests with normative samples grouped by age. Z-scores were generated for each test and averaged to obtain a composite Z-score for each patient. Multivariable linear regression examined associations between mean flow velocity (MFV) and composite Z-score, adjusting for age, education, and depression. The Davies test was used to determine if there was a breakpoint for a non-zero difference in slope of a segmented relationship over the range of composite Z-score values. RESULTS: Forty-two patients with unilateral high-grade internal carotid artery stenosis without stroke were enrolled (26 males, age = 74 ± 9 years, education = 16 ± 3 years). Average composite Z-score was -0.31 SD below the age-specific normative mean (range -2.8 to +1.2 SD). In linear regression adjusted for age, education, and depression, MFV correlated with cognitive Z-score (β = 0.308, p = 0.043). A single breakpoint in the range of composite Z-scores was identified at 45 cm/s. For MFV <45 cm/s, Z-score decreased 0.05 SD per cm/s MFV (95% CI: 0.01-0.10). For MFV >45 cm/s, Z-score change was nonsignificant (95% CI: -0.07 to 0.05). CONCLUSIONS: In high-grade, asymptomatic carotid artery stenosis, cognitive impairment correlated linearly with lower flow in the hemisphere fed by the occluded internal carotid artery, but only below a threshold of MFV = 45 cm/s. Identifying a hemodynamic threshold for cognitive decline using a simple, noninvasive method may influence revascularization decision-making in otherwise "asymptomatic" carotid disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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